【摘 要】
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为了探讨基于地表特征信息应用人工神经网络计算根区土壤湿度（root zone soil moisture, RZSM）的可行性，利用中国境内4个典型区域的农田生态系统野外台站的地表和根区土壤水分实测数据，结合6种气象数据和2种植被指数数据构建了不同深度根区土壤湿度的反向传播（back propagation, BP）神经网络计算模型，采用决定系数R~2、均方根误差（root mean square
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFC1510601）； 国家自然科学基金（42071040,U2243203）；
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为了探讨基于地表特征信息应用人工神经网络计算根区土壤湿度（root zone soil moisture, RZSM）的可行性，利用中国境内4个典型区域的农田生态系统野外台站的地表和根区土壤水分实测数据，结合6种气象数据和2种植被指数数据构建了不同深度根区土壤湿度的反向传播（back propagation, BP）神经网络计算模型，采用决定系数R~2、均方根误差（root mean squared error, RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error, MAE）3个指标来评估4个站点不同土层深度的模型性能，并使用平均影响值（mean impact value, MIV）算法得到9个地表特征变量的重要性。结果表明：在20～90 cm和20～100 cm深度，模型的平均R~2值分别为0.79、0.69、0.66、0.56、0.51和0.47;RMSE为1.91%、2.17%、2.51%、2.71%、2.82%和3.08%;MAE为1.44%、1.61%、1.75%、1.89%、2.04%和2.35%,表明BP神经网络模型能够较好地拟合不同气候和土壤类型区域站点的根区土壤湿度，但模型性能和对土壤湿度的估算精度随土壤深度的增加而降低。地表特征信息的重要性计算结果表明，表层土壤湿度是根区土壤湿度计算模型中最为重要的特征，多个地面特征之间的相互作用为辅助条件，且不同特征在不同气候区和土壤类型区对RZSM的影响情况也不一致。
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